[发明专利]图像处理装置、方法、设备、超声系统及可读存储介质

说明书

本发明公开了一种图像处理装置、方法、设备、超声设备、超声系统及可读存储介质，该装置包括：获取模块，用于获取肝部待处理超声图像；分割分类模块，用于对肝部待处理超声图像进行分类分割，获取分割图像和肝部待处理超声图像对应的目标分类结果；其中，目标分类结果包括病灶的病种分类结果或肝脏无病灶结果，病灶的病种分类结果包括肝包虫病种分类结果或非肝包虫病种分类结果；目标分类结果为病灶的病种分类结果时，分割图像包括肝脏轮廓分割线和病灶轮廓分割线；本发明利用分割分类模块识别出肝包虫病种和其他肝占位疾病病种的病灶，降低了误诊率和漏诊率；并且在分割图像中分割出肝脏轮廓，辅助提高病灶轮廓的准确性。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，特别涉及一种图像处理装置、方法、设备、超声设备、超声系统及可读存储介质。

背景技术

近年来随着深度学习技术的蓬勃发展，基于深度学习的图像识别算法目前逐步应用于超声图像诊断，具有识别率高、速度快等特点。肝包虫病是牧区常见的人畜共患的寄生虫病，常年给相应国家和地区造成严重经济损失。目前肝包虫病的筛查诊断主要依赖于影像检查，其中超声影像技术具有无创、无辐射、价格低等优点，是肝包虫病诊断的首选技术。

现有技术中，基于深度学习的肝包虫图像识别系统主要运用了目标检测等算法，只能识别出肝包虫这一病种的病灶，对其他与肝包虫病种特征相似的肝占位疾病病种如肝囊肿、肝细胞癌、肝门胆管癌等病种的病灶没有识别能力，识别能力不高且极易造成误诊和漏诊等问题。

因此，如何能够更加准确的识别出超声图像中肝包虫以及其他肝占位疾病的病灶轮廓，提高对超声图像的识别能力，减少对医护人员的错误引导，减少误诊和漏诊的问题，是现今急需解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种图像处理装置、方法、设备、超声设备、超声系统及可读存储介质，以提高对超声图像的识别能力，减少误诊和漏诊的问题，辅助提高病灶轮廓的准确性。

为解决上述技术问题，本发明提供一种图像处理装置，包括：

获取模块，用于获取肝部待处理超声图像；

分割分类模块，用于对所述肝部待处理超声图像进行分类分割，获取分割图像和所述肝部待处理超声图像对应的目标分类结果；其中，所述目标分类结果包括病灶的病种分类结果或肝脏无病灶结果，所述病灶的病种分类结果包括肝包虫病种分类结果或非肝包虫病种分类结果；所述目标分类结果为所述病灶的病种分类结果时，所述分割图像包括肝脏轮廓分割线和病灶轮廓分割线。

可选的，所述肝包虫病种分类结果包括6类囊型肝包虫病种和3类泡型肝包虫病种中的任意一种；所述非肝包虫病种分类结果包括所述肝包虫病种之外的8类肝占位病种中的任意一种。

可选的，所述目标分类结果包括所述病灶的病种分类结果时，所述目标分类结果还包括：所述病灶的病种分类结果对应的推导概率。

可选的，该装置还包括：

显示模块，用于根据所述分割图像和所述目标分类结果，生成显示图像。

可选的，所述获取模块，包括：

获取子模块，用于获取肝部原始超声图像；

预处理子模块，用于对所述肝部原始超声图像进行预处理，得到所述肝部待处理超声图像。

可选的，所述获取模块还用于获取所述肝部待处理超声图像对应的临床信息；

对应的，所述分割分类模块具体用于利用实例分割与分类一体化模型，根据所述临床信息，对所述肝部待处理超声图像进行分类分割，获取所述分割图像和所述目标分类结果。

可选的，该装置还包括：